代謝の独立性が腸内微生物のコロニー形成を促進し、健康と疾患における回復力を高める

2023年9月21日 18:35

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出版：2023年4月17日
代謝の独立性が腸内微生物のコロニー形成を促進し、健康と疾患における回復力を高める

https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-023-02924-x

アンドレア・R・ワトソン、ジェシカ・フュッセル、...A. Murat Eren 著者一覧を見る
ゲノムバイオロジー24巻、論文番号：78（2023）この記事を引用する

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指標詳細

概要
背景
ヒトの健康状態や疾患状態による微生物群集組成の変化は、ヒトの腸内細菌叢に対する注目の的となっている。しかし、疾患における微生物継代の決定因子に関する再現可能な洞察を確立することは、困難な課題であった。

研究結果
本研究では、糞便微生物叢移植（FMT）をin natura実験モデルとして用い、ストレスを受けた腸内環境における代謝の独立性と回復力との関連を調べた。ゲノム分解メタゲノム解析の結果、FMTは、アミノ酸、ヌクレオチド、ビタミンを含む重要な代謝産物を合成するための完全な代謝モジュールをコードする、代謝的独立性の高い集団に有利な環境フィルターとして機能していることが示唆された。興味深いことに、IBD患者で濃縮された微生物では、同じ生合成経路の完成度が高いことが観察された。

結論
これらの観察結果は、腸内環境の乱れによる多様性の変化の根底にある一般的なメカニズムを示唆している。また、健康な腸内細菌叢に広く生息しているにもかかわらず、通常は存在量の少ない微生物が、炎症が起きている条件下で、疾患との因果関係を示すことなく優勢になる理由を説明する、分類群に依存しない「ディスバイオシス」のマーカーを明らかにした。

背景
微生物コロニー形成の決定因子を理解することは、腸内細菌生態学の基本的な目的の一つである [1, 2]。生後数ヵ月の間にマイクロバイオームが徐々に成熟すること [3]、腸内マイクロバイオームの形成における食事と生活習慣の重要性 [4、5]、消化管に沿った微生物集団の生物地理学 [6]は、腸内環境とその微生物叢との間のニッチに基づく相互作用の重要性を強く示唆している。微生物コロニー形成の文脈でこのような相互作用を説明した先行研究は、乳児の腸内細菌叢における微生物の継代作用に焦点を当てたものであったり [3]、乳児の便から分離した微生物のコンソーシアムで慣行化した無菌マウスのようなモデル系に依拠したものであった [7]。しかし、腸内細菌叢における複雑な環境要因によって引き起こされる大規模な生態系の撹乱後の二次的継代の生態学的基盤に関する理解は、まだ不完全なままである。様々な疾患や障害がこのような攪乱と関連しているが [8,9,10] 、これらの関連性のメカニズム的背景を解明することは困難である。これは、ヒトのライフスタイルが多様であること [11]、微生物が介在するヒトの疾患について確実な因果関係を推定するためのモデル系の有用性が限られていること [12]などが一因である。

炎症性腸疾患（IBD）は、消化管に炎症を引き起こす腸疾患の一群であり [13] 、腸内細菌叢に関連するヒト疾患を研究するモデルとなっている [14] 。IBDの病態の一部は腸内細菌叢に起因しているが [15] 、IBDに関連する腸内細菌叢異常症の微生物生態は依然として謎のままである。IBDでは腸内細菌群集の組成が顕著に変化するにもかかわらず [16,17,18] 、IBDに関連する微生物叢には後天性の感染性病原体が存在せず [19] 、またIBDで見られる微生物は一般的に健常者にも存在する [20] ため、健康状態や病態の頑健な機能的マーカーや分類学的マーカーの探索が複雑になっている [21] 。IBDの特徴のひとつは、炎症のエピソード中に微生物の多様性が減少することであり、このとき腸内環境は、通常、炎症前には存在量が少なかった微生物によって支配されることが多い [22] 。健康な個体にも共通する微生物の相対的な存在量が突然増加することから、IBDの過酷な条件が、いくつかの個体群を排除する一方で、他の個体群を開花させる生態学的フィルターとして機能している可能性が高いことが示唆される。しかし、IBDにおける生存のための遺伝的要件が理解されていないため、このような疾患状態における微生物群集の継起の機能的要因に関する重要な洞察はまだ得られていない。

糞便微生物叢移植（FMT）とは、ドナーからレシピエントの消化管に便を移植することであり[23]、混乱した腸内環境の二次的な継代において微生物群集を形成する複雑な生態学的相互作用を捉えるための実験的な中間領域を示している。FMTは、重篤な下痢や腸炎を引き起こす可能性のある、再発性のクロストリジオイデス・ディフィシル感染症（CDI） [24] の治療に頻繁に用いられている。FMTは、その医療的有用性に加えて、健康なドナーのマイクロバイオームとレシピエントの破壊された腸内環境を衝突させることにより、微生物生態学の基本的な問題を研究するための強力な枠組みを提供する。このプロセスは、障害された腸内環境における微生物のコロニー形成の成功と回復力の機能的決定因子を明らかにする可能性を持つ生態学的フィルターを提示する[25]。

ここでは、FMTをin natura実験モデルとして用い、ゲノム分解メタゲノミクスを用いて、ヒト腸内におけるコロニー形成の成功の生態学的・機能的決定因子を個々の微生物集団のレベルで調べる。その結果、必須栄養素の生合成能力に作用する環境選択が、FMT後のコロニー形成の結果だけでなく、炎症時の微生物の回復力にも重要な影響を及ぼすことが明らかになった。また、「代謝の独立性」が、ストレス下のヒト腸におけるコロニー形成の成功の分類学に依存しない決定因子として機能することが実証された。

結果と考察
研究デザイン
本研究では、2人の健常なFMTドナー（AおよびB）と、CDIを複数回再発した10人のFMTレシピエント（ドナー1人につき5人のレシピエント）の109個の腸内メタゲノム（Additional file 1）を対象とした。各ドナーの微生物叢内の長期的な微生物集団動態の理解を確立するために、ドナーAは636日間にわたり24検体、ドナーBは532日間にわたり15検体を採取した。FMTレシピエントは、FMT前に下痢性疾患の治癒を達成するために最低10日間バンコマイシンを投与された。バンコマイシン治療の最終日に、各レシピエントからベースラインの糞便サンプルを採取し、FMTの直前に腸内容物を排出した。レシピエントは移植当日もFMT後のサンプリング期間中も抗生物質を服用しなかった（Additional file 2: Fig.）各レシピエントからFMT後最大336日間、5～9サンプルを採取した。イルミナのペアエンド（2×150）技術を用いてドナーとレシピエントのメタゲノムのディープシーケンスを行った結果、メタゲノムあたり平均7,100万リード、合計77億配列が得られた（図1、Additional file 1、Additional file 3）。我々は、ドナーおよびレシピエントの腸内細菌叢の詳細な特徴を明らかにするために、ゲノム分解メタゲノミクス、微生物集団遺伝学、代謝経路再構築を採用し、公開されている腸内メタゲノムを活用して我々の観察結果をベンチマークした。

図1
図1
FMTレシピエントにおけるFMTドナーゲノムの検出と一般公開されている腸内メタゲノム。両ヒートマップにおいて、各列はドナーゲノム、各行はメタゲノム、各データポイントは所定のメタゲノムにおける所定のゲノムの検出を表す。紫色の行は、Aドナーは636日間、Bドナーは532日間にわたって採取された便サンプルのドナーのメタゲノムを表し、オレンジ色の行はレシピエントのFMT前のメタゲノムを表し、青色の行はレシピエントのFMT後のメタゲノムを表す。行は各被験者に関して時系列順に並んでいる。紫、オレンジ、青のカラースケールの強度は、各メタゲノムにおける各ゲノムの検出値を表し、検出値の最小値は0.25である。ゲノムの列は、すべてのメタゲノムにおけるその有無によってクラスタリングされている（ユークリッド距離とウォードクラスタリング）。ヒートマップの右側の3列は、各メタゲノム行について、(X)数百万単位のメタゲノムショートリード数、(Y)ゲノムに採用されたメタゲノムショートリードの割合、(Z)メタゲノム（メタゲノムショートリードに基づく）の分類学的構成（門レベル）を表示する。各ヒートマップの下の1行目（Q）には、各ドナーゲノムの門レベルの分類が示されています。最後に、各ヒートマップの一番下の11行は、あるドナーゲノムが検出された11カ国の健康な成人メタゲノムの割合を示しています（ある国のすべての個体でゲノムが検出された場合は、完全なバーと値1で表されます）。国別レイヤーの右側にあるデンドログラムは、ゲノムの検出パターン（ユークリッド距離とウォードクラスタリング）に基づいて国を整理しています。紫と赤の斜線を引いた国は、この分析から浮かび上がった2つの主要なクラスターを表しており、紫の層はドナーゲノムの普及率が高い先進国、赤の層はドナーゲノムの普及率が低い後進国である。この図の最大解像度バージョンは、https://doi.org/10.6084/m9.figshare.15138720 [26]からも入手できる。

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ゲノム分解メタゲノミクスは、すべてではないが多くのドナー微生物がレシピエントをコロニー形成し、長期的に持続することを示している。
我々はまず、クレード特異的k-merデータベースを用いてメタゲノミックショートリードを解析することにより、各ドナーおよびレシピエントサンプルの分類学的組成を特徴付けた（Additional file 3）。両ドナーの門レベルの微生物群集組成は、北米の健常人で観察されたものを反映していた[27]：ファーミキューテス（Firmicutes）とバクテロイデーテス（Bacteroidetes）が多く、アクチノバクテリア（Actinobacteria）、ベルコミクレビア（Verrucomicrobia）、プロテオバクテリア（Proteobacteria）など相対的な存在量の低い分類群もあった（図1、追加ファイル3）。対照的に、FMT前のレシピエントサンプルの大部分は、プロテオバクテリア（Proteobacteria）で占められていた。FMT後、レシピエントの分類学的プロファイルに劇的な変化が観察された（追加ファイル3、追加ファイル2：図S2、追加ファイル2：図S3）。FMT後のほぼすべてのレシピエントサンプルは、バクテロイデーテス門とファーミキューテス門が大部分を占め、アクチノバクテリア門と疣贅菌門は低濃度であり、ドナーの分類学的プロファイルに質的には似ていたが、量的には似ていなかった（Additional file 3）。バクテロイデーテス門はレシピエントで過剰発現していた。バクテロイデーテス門の集団の相対存在量の中央値はドナーAおよびBでそれぞれ5%と17%であったにもかかわらず、FMT後のレシピエントにおける相対存在量はそれぞれ33%と45%であった（図1、追加ファイル3）。ドナーAおよびBのレシピエントでは、バクテロイデス属がバクテロイデス属個体群の76％と82％をそれぞれ占めた（Additional file 3）。この属は地理的に多様なヒト集団に普遍的に存在し[32]、そのメンバーが相当なレベルのストレスに耐える能力を持っている[22, 33]ことを考えれば、FMTによってドナーのバクテロイデス属集団がレシピエントで成功したことは驚くべきことではない。この最初の粗い分類学的分析では、一部の集団のみが移入に成功したことが示され、移入された群集の選択的フィルタリングが示唆された。

微生物群集のゲノム内容に関する洞察を得るために、まず短いメタゲノム・リードを連続したDNAセグメント（コンティグ）に組み立てた。24のドナーAメタゲノムと15のドナーBメタゲノムを独立に共アセンブルした結果、2500塩基より長い53,891個と54,311個のコンティグが得られ、179個と248個のゲノムに存在する0.70万個と0.79万個の遺伝子が記述されていた（Additional file 3）。平均して、ドナーメタゲノムのリードの80.8%は、ドナーメタゲノムのアセンブルされたコンティグにマップされた。ドナーアセンブリーは、FMT前のレシピエントメタゲノームのリードの平均43.4%しか採用しなかった。この数字は、FMT後のレシピエントメタゲノムでは80.2%に増加し、FMT後1年でも平均76.8%にとどまった（Additional file 3）。これらの結果は、ドナーの微生物叢のメンバーがレシピエントの腸内にうまく定着し、長期間持続したことを示唆している。

複数の個体へのコロニー形成に成功したドナー集団を同定することによって、微生物コロニー形成の機能的決定因子を調べるために、以前に記載されたように、配列組成とカバレッジ差シグナルを用いてドナー集合体から微生物ゲノムを再構築した[34, 35]。メタゲノムのビンは、以前に記述されたアプローチ[36, 37]に従い、手動で精製して質を向上させ、細菌のシングルコピー中核遺伝子[38, 39]によって予測されるように、少なくとも70％完全で10％以上の冗長性がないものだけを保持した。ビニングの結果、ドナーAでは128のメタゲノム（MAG）、ドナーBでは183のMAGが最終リストとなり、ファーミキューテス属（n = 265）、バクテロイデーテス属（n = 20）、放線菌属（n = 14）、プロテオバクテリア属（n = 7）、鞭毛虫属（n = 2）、シアノバクテリア属（n = 2）、パテシバクテリア属（n = 1）が含まれた（Additional file 4）。ドナー由来のゲノムの分類学的特徴は、ドナーのメタゲノミックショートリードの分類学的構成をほぼ反映していた（図1, Additional file 3, Additional file 4）。バクテロイデス属とアリスティペス属のわずか20ゲノムでバクテロイデス属全体を説明できる一方、ファーミキューテス属の低存在量ながら多様な集団を表す265ゲノムを回収した（図1、Additional file 3、Additional file 4）。

メタゲノム解析によるコロニー形成イベントの解明
ドナーゲノムの再構築により、（1）ドナーおよびレシピエントのメタゲノムを用いたFMT前後の集団レベルの微生物コロニー形成ダイナミクス、および（2）1984の一般公開されているヒト腸管メタゲノムを用いた、地理的に分布するヒト全体での各ドナー集団の分布を明らかにすることができた（図1、追加ファイル5）。

メタゲノム解析の結果、ドナーAゲノムとBゲノムは、FMT後のメタゲノムからのリードのそれぞれ平均77.05%と83.04%を獲得しており、ドナーゲノムのコレクションがFMT後のレシピエントメタゲノムをよく表していることが示唆された（図1）。予想通り、各ドナー集団は少なくとも1つのドナーメタゲノムで検出された（「検出」基準については「方法」を参照）。しかし、すべてのドナーAサンプルで検出されたのはドナーA集団の16%のみであり、すべてのドナーBサンプルで検出されたのはドナーB集団の44%のみであった（図1、追加ファイル4）。FMT後のレシピエントにおけるドナー集団の検出が顕著に増加したことは、短時間読み取り分類学が示唆する一般的な移入パターンと一致している（図1）：FMT前の少なくとも1人のレシピエントでは、ドナーA集団の38％とドナーB集団の54％しか検出されなかったが、FMT後の両ドナーでは、これらの割合は96％に増加した（Additional file 4）。我々は、FMTの提供方法の関数として、レシピエントにおけるドナー集団の割合がより高いことを観察した。ドナーの便を大腸内視鏡で移植したFMTの症例では、ドナーA（n＝3）とドナーB（n＝2）のレシピエントから、それぞれ54.7％と33.3％のドナーゲノムが検出された。一方、錠剤を介してドナーの便を移植したFMTの症例では、ドナーA（n＝2）とドナーB（n＝3）のレシピエントから、それぞれ69.5％と61.6％のドナーゲノムが検出された。

全体として、今回のデータセットに含まれるすべてのドナー集団が各レシピエントで検出されたわけではないが、レシピエントにおけるドナー集団の出現はランダムではないようであった。あるドナー集団がすべてのレシピエントにコロニー形成された一方で、他のドナー集団はまったくコロニー形成されなかった（図1）。

FMTレシピエントにおけるドナー微生物集団の連続性と、公開メタゲノムにおけるそれらの有病率から、良好なコロニー形成者と不良なコロニー形成者が明らかになった。
ドナーのメタゲノムに一貫して存在する集団のうち、FMT後にレシピエントのメタゲノムにすべて、あるいはほとんど存在しない集団もあれば、ドナーとレシピエントの両方のメタゲノムにサンプリング期間を通じて継続的に存在する集団もあった（図1）。われわれのデータセット以外のドナー微生物集団の生態を洞察するために、メタゲノミックリードリクルーティングを通じて、一般に公開されている健康な腸内メタゲノムにおけるそれらの出現状況を調べた。この解析により、FMTレシピエントとグローバルな腸内メタゲノムにおけるドナー集団の有病率を検討し、コロニー形成と有病率の表現型が正反対であるドナーゲノムの2つのグループを定義することができた。

良好なコロニー形成者」は、すべてのFMTレシピエントにおいてコロニー形成し、持続した微生物集団から構成される。興味深いことに、これらの集団は、カナダで公開されている腸内メタゲノムにおいても最も多く存在していた。全体として、これらのドナー微生物集団は、(1)FMTレシピエントの大部分を系統的にコロニー形成し、(2)宿主の遺伝学やライフスタイルに関係なく、これらの環境において長期にわたって持続し、(3)我々の研究以外の一般公開されている腸内メタゲノムにおいても優勢であった。対照的に、いわゆる "poor colonizers "は、少なくとも3人のFMTレシピエントでコロニー形成も持続もできなかった。これらの集団は、ドナー腸内環境では生存可能であった。ドナーのメタゲノムに系統的に存在するだけでなく、FMTレシピエントにも散発的にコロニー形成していた。しかし、善玉コロニー形成者とは異なり、貧弱なコロニー形成者の分布パターンは、我々のコホート内でも、また公開されているメタゲノム内でもまばらであった。実際、私たちが調査した17カ国のいずれにおいても、不良コロニー形成者（poor colonizers）と同定された集団は善玉コロニー形成者（good colonizers）よりも少なかった。アメリカ、カナダ、オーストリア、中国、イギリス、オーストラリアを含む国々では、良好なコロニー形成者と同定された微生物集団は、同じ国の不良なコロニー形成者よりも5倍多く存在しており（図1、追加ファイル4）、このことは、我々のデータセットにおけるFMTの結果が中立的なプロセスによって決定された可能性が低いことを示唆している。この観察は、FMT後のコロニー形成の結果を決定する主要な力として「投与量」（すなわち、ドナーの糞便中の特定の集団の存在量）を示唆した先行研究とは対照的である[40, 41]。しかし、我々のデータにおけるコロニー形成事象を、公開されているメタゲノムにおける同じ集団の分布と連動させて、菌株を分解して解析した結果、（1）ドナー集団のコロニー形成成功と、公開されているメタゲノム全体におけるその集団の有病率との間に有意な相関があることが明らかになった、（2）グローバルな腸内メタゲノム全体におけるある集団の有病率は、ドナー便サンプルにおけるその集団の存在量よりも、FMT後のコロニー形成成功を予測できることが示された（Wald検定、p = 6. 3e - 06およびp = 9.0e - 07）（追加ファイル6）。全体として、これらの観察結果は、我々の研究におけるコロニー形成の結果と同じ微生物集団の世界的な有病率との間に関連性があることを示唆しており、我々のデータにおけるドナー集団の継代は、コロニー形成の結果に影響を及ぼす選択的プロセスの影響を受けている可能性が高いことを示唆している。

次に、良好なコロニー形成者とそうでないコロニー形成者の間で、分類学とは無関係に系統的に異なる代謝的特徴を同定できるかどうかを調べようとした。このような比較解析を行うために、FMT後の成功率と、一般に入手可能なメタゲノム全体における有病率の両方を考慮して、各グループからそのグループの特性を最もよく反映する上位20集団を控えめに選んだ（Additional file 9）。良好なコロニー形成者の代表的な20集団は、ファーミキューテス（20集団中15集団）で占められていたが、バクテロイデーテス（Bacteroidetes）と1集団のアクチノバクテリア（Actinobacteria）も含まれていた。不良コロニー形成者と同定された集団はすべてファーミキューテスに分解された（図2、Additional file 9）。ゲノムの完成度は、良好なコロニー形成者と不良なコロニー形成者の間で差はなく（Wilcoxon順位和検定、p = 0.42）、それぞれ平均91%と93%であった。しかし興味深いことに、2つのグループのゲノムサイズは劇的に異なっていた（p = 2.9e - 06）：良好なコロニー形成者のゲノムは平均2.8 Mbpであったが、不良なコロニー形成者のゲノムは平均1.6 Mbpであった。バイオインフォマティクス解析によってゲノムの長さにバイアスがかかっている可能性を考慮したが、ゲノムの長さとゲノム分類データベース（GTDB）で最もよく一致する参照ゲノムとの間には非常に高い対応関係が見られた（R2 = 0.88, p = 5e - 14）。良好なコロニー形成者のゲノムが一般に大きいのは、不良なコロニー形成者に比べて、中核となる代謝能力のレパートリーが増えていることの表れかもしれないと仮定し、次に定量的な洞察を得るために代謝濃縮解析を行った（「方法」参照）。

図2
図2
良好なコロニー形成者と不良なコロニー形成者のゲノムにおける代謝モジュールの分布。このヒートマップAの各データ点は、あるゲノム（列）におけるある代謝モジュール（行）の完成度を示している。右側のボックスプロットBは、貧しいコロニー形成者と良いコロニー形成者のゲノムのサブセットを比較したもので、各データ点はゲノム中の所定の代謝モジュールの完成度を表し、これらのサブグループ間の代謝モジュールの全体的な完成度の間に統計的に有意な差があることを示している（ウィルコクソン順位和検定、p = 5.4e - 09）。この図の高解像度版は、https://doi.org/10.6084/m9.figshare.15138720 [26]からも入手できる。

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良好なコロニー形成者は必須有機化合物の生合成代謝経路に富んでいる。
良好なコロニー形成者とそうでないコロニー形成者の間で濃縮解析を行った結果、33の代謝モジュール（KEGGモジュールデータベースの全443のうち）が良好なコロニー形成者に濃縮され、そうでないコロニー形成者には濃縮されなかった（図2、Additional file 9）。濃縮された全モジュールのうち79％が生合成に関連しており、生合成に関するKEGGモジュールは全KEGGモジュールの55％しか占めていないことから、良好なコロニー形成者において生合成能力が過剰に発現していることが示された（図2、追加ファイル9）。濃縮された33のモジュールのうち、48.5％がアミノ酸代謝、21.2％がビタミンおよび補酵素代謝、18.2％が炭水化物代謝、24.2％がヌクレオチド代謝、6％が脂質代謝、3％がエネルギー代謝と関連していた（Additional file 9）。良好なコロニー形成に関与する代謝モジュールは、9種類の必須アミノ酸のうち7種類のアミノ酸の生合成に富んでおり、必須化合物を合成する代謝的独立性の高さが、新しい環境でのコロニー形成の成功率を高める要因として重要であることを示している（Additional file 9）。このことは、必須補酵素であるビタミンB12（コバラミン）の生合成経路が、良好なコロニー形成者の67.5%に認められ、不良コロニー形成者の12.5%にしか認められなかったことからも裏付けられる（Additional file 9）。ビタミンB12は構造的に非常に複雑で生産コストが高く、細菌や古細菌のみがコードする30以上の遺伝子の発現を必要とする[42]。テトラヒドロ葉酸、リボフラビン、コバラミンなどの生合成に加え、優良コロニー形成者のゲノムには、ビオチン、パントテン酸、葉酸、チアミンなどのビタミンの生合成モジュールが多く存在していた（Additional file 9）。これらの微量栄養素は、細菌とヒトの代謝において同様に必須であり、宿主と微生物の相互作用の重要なメディエーターである[43]。興味深いことに、我々の解析で濃縮された代謝モジュールは、Fengらがメタトランスクリプトミクスとヒト由来の微生物単離株で慣用化した無菌マウスモデルを用いて、微生物のフィットネスの決定因子として同定したものと部分的に重なっている[7]。

これらの33の代謝モジュールは、良好なコロニー形成者と同定された集団で統計的に濃縮されていたにもかかわらず、そのうちのいくつかは不良コロニー形成者のゲノムにも存在していた（図2）。これらのモジュールの完成度によって優良コロニー形成者と不良コロニー形成者を区別できるかどうかを明らかにするため、これらの集団で濃縮されたモジュールをコードする6つの優良コロニー形成者を、同じ門の不良コロニー形成者の6つの集団とマッチさせた（図2）。細菌のシングルコピーコア遺伝子の推定によると、両サブグループのゲノムは高度に完全であり、グッドコロナイザー（90.1%）に比べ、プアコロナイザー（93.7%）の平均ゲノム完全度はわずかに上昇した。コロニー形成不良集団のゲノム完成度の推定値は高いにもかかわらず、代謝モジュールの完成度の推定値は、この集団ではわずかに有意に低かった（連続性補正を用いたウィルコクソン順位和検定、V = 958、p = 5e - 09）（図2、Additional file 9）。このように、これらのモジュールは、コロニー形成が不十分な個体群では系統的に遺伝子が欠損しており、存在しないとは言わないまでも、その機能が低下している可能性が高いことが示された。

これらの観察結果から、細胞の維持と成長に必要な細胞構成要素、補酵素、ビタミンを合成する能力は、二次的な継代において実質的な優位性をもたらすことが示唆され、代謝の自律性によってもたらされる競争上の優位性は、特定の条件下では追加コストを上回る可能性があることが浮き彫りになった。本研究の残りの部分では、必須化合物を合成する集団の能力を示すゲノム学的証拠（すなわち、これらの化合物の生合成経路の完全性スコアが高く、それらの化合物を生産するのに必要な遺伝子がすべてではないにせよ、ほとんど存在することを示す）を表す用語として「代謝的独立性が高い」（HMI）を用い、そのような能力がない、あるいは低下していることを表す用語として「代謝的独立性が低い」（LMI）を用いる。

健常人の腸内微生物生態系には、低代謝独立性微生物と高代謝独立性微生物の両方が含まれるが、IBDでは主に高代謝独立性微生物が選択される。
これまでの結果から、健常なドナー環境ではHMIとLMIの両方の個体群を維持できる一方（図1、追加ファイル4）、FMT中に新しい環境にコロニー形成するか、生態系の摂動に耐えるよう微生物に挑戦すると、HMIの個体群が選択される（図2、追加ファイル9）ことが示され、代謝的独立性が恒常性維持時よりもストレス時のフィットネスのより重要な決定因子であることが示唆された。これらの観察結果から、（1）恒常性維持時の腸内環境は、幅広い代謝独立性を持つ多種多様な微生物集団を支持している、（2）ストレス下の腸内環境では、代謝独立性の高い集団が選択され、全体的な多様性の低下につながる可能性がある、という仮説が考えられる。

これらの仮説を検証するために、健常人のコホート [44] から再構成したゲノムと、炎症性腸疾患（IBD）と診断された人から再構成したゲノムを比較した。IBDのデータセットは、潰瘍性大腸炎[45]に類似した病態を持つIBDの一種である袋炎[22]の患者セットと、小児クローン病患者セット[46]の2つのコホートから構成されている。健常人とIBD患者との間で、1人当たりのゲノム数とゲノムの平均完成度はほぼ同じであった。全体として、22人の健常人から得られた264ゲノムの平均完成度は90.4％、4人の袋炎患者から得られた44ゲノムの平均完成度は89.2％、12人のクローン病患者から得られた256ゲノムの平均完成度は94.1％であった（Additional file 10）。興味深いことに、HMI集団とLMI集団のゲノムサイズの違い（平均2.8 Mbp対1.6 Mbp）と同様に、IBD患者に関連する微生物集団のゲノムは、健常人の微生物集団のゲノムと比較して大きく、それぞれ平均3.0 Mbp対2.6 Mbpであった（追加ファイル10）。このことは、FMTと消化管炎症によって作られた環境フィルターが、ゲノムが大きく、潜在的に代謝の独立性が高い微生物集団を選択することを示唆している。

次に、FMT中のコロニー形成の成功と回復力に関連する代謝モジュールの完成度が、健常者とIBD患者から再構成したゲノム間で異なるかどうかを調べた。33の代謝モジュールの完成度は、FMTによって明らかになったHMI集団とIBD患者の微生物集団の間でほぼ同じであった（Wilcoxon順位和検定、p = 0.5）（図3、Additional file 10）。一方、健常人の微生物集団では、これらの代謝モジュールの完成度が有意に低下していた（ウィルコクソン順位和検定、p < 1e - 07）（図3、追加ファイル10）。健常人とIBD患者のゲノム間で最も完成度の差が大きかった代謝モジュールは、コバラミン、アルギニン、オルニチン、トリプトファン、イソロイシンの生合成、および芳香族アミノ酸（フェニルアラニン、チロシン、トリプトファン）の生合成に細菌が用いる7段階の代謝経路であるシキメート経路（図3、追加ファイル10）であった[47]。

図3
図3
健常人とIBD患者から再構成したゲノムにおける代謝モジュールの分布。Aの箱ひげ図は、(1)本研究で同定された代謝独立性の高いドナーゲノムと低いドナーゲノム（青と黄）、(3)健常人ゲノム（緑）、(4)袋炎患者ゲノム（赤）とクローン病患者ゲノム（オレンジ）の代謝モジュール完成度を示している。ボックスプロットの各ドットは、HMI FMTドナー集団で濃縮された33の代謝モジュールの1つを表し、Y軸はその推定完成度を示す。Aの左端のパネルはグループの平均を表し、赤いひげは中央値を示している。Aの右端のパネルは、各グループ内の個人の代謝モジュールの分布を示す。Bでは、33パスウェイのうち10パスウェイの完了値が稜線プロットとして示されている。各プロットは1つの代謝モジュールを表し、各層は個体に対応し、層の形状はその個体から再構築された全ゲノムにわたる所定の代謝モジュールの完成度を表す。この図の高解像度版は、https://doi.org/10.6084/m9.figshare.15138720 [26]からも入手できる。

フルサイズ画像
我々の発見は、FMT中に良好なコロニー形成者と不良なコロニー形成者を区別する生合成代謝モジュールの同じセットが、IBD患者集団と健常者集団でも異なる関連性を持つことを示している。特に、健常人は幅広い代謝能力を持つ微生物を保有していたが、2つの異なるIBDに罹患している人の微生物は、生合成の独立性が有意に高かった。安定した腸内微生物の生態系は、微生物間でビタミン、アミノ酸、ヌクレオチドが交換される代謝的相互摂食を通じて、LMI集団を支える可能性が高いと考えられる [48] 。これとは対照的に、IBDにおける宿主の介在する環境ストレスは、このような相互作用を破壊し、代謝的独立性を選択する生態学的フィルターを形成する可能性が高い。

これらの観察は、健康な腸内微生物生態系の特徴を理解する上で重要な意味を持つ。健康な腸内細菌叢」を定義することは、ヒトの腸内細菌叢研究の主要な目標であったが [49] 、いまだとらえどころがない [50] 。中核的な微生物分類群 [51, 52]、あるいは首尾一貫した機能群を表す微生物のギルド [53] を考慮した包括的な調査にもかかわらず、健康な腸内マイクロバイオームの「バイオマーカー」の探索は現在も続いている [54] 。今回の研究結果は、微生物群集の分類学的多様性だけでなく、幅広い代謝的独立性が健康な腸内細菌叢の特徴であることを示している。逆に、我々の知見は、代謝的に独立した集団の濃縮が、ヒト腸内の環境ストレスの指標となる可能性も示唆している。これらの代謝マーカーの検出は、分類学的組成や多様性の変動に影響されず、ゲノム分解メタゲノム調査を通じて微生物群集の定量可能な特徴を示す。

我々の発見は、ストレス下のヒト腸内環境における微生物の回復力の決定要因について、分類学に依存しない新たな視点を提供するものである。しかし、我々の研究は、微生物ゲノム[55]の未知のコード空間の広さを考えると、完全とは言い難い、よく知られた代謝経路に限定されている。また、遺伝子機能を認識する能力も、よく研究されている微生物生物を支持する公開データベースに記載されている配列によって決定される（追加ファイル6）。したがって、控えめに言っても、HMI集団における生合成モジュールの濃縮は、必須生物学的化合物を合成する能力は必要だが、腸内の環境ストレスを生き抜くには不十分である可能性が高いことを示唆している。とはいえ、FMT後のコロニー形成の成功を促進する代謝モジュールと同じものが、IBDにおける回復力の特徴でもあるという知見は、異なるストレス様式において微生物の多様性を支配する統一的な生態学的原則の存在を示唆しており、より詳細な調査が必要である。

結論
我々の研究から、アミノ酸、ヌクレオチド、必須微量栄養素の生合成能力によってもたらされる高い代謝独立性が、FMTレシピエントをコロニー形成する微生物集団やIBD患者において増殖する微生物集団の際立った特徴であることが明らかになった。これらの知見は、ヒト腸内細菌叢の機能的複雑性を浮き彫りにしている。ヒト腸内細菌叢と宿主とのさまざまな相互作用は、大栄養素や微量栄養素の相互供給といった微生物間相互作用のネットワークを通じて形成されている。すなわち、代謝的に独立した微生物集団と、必須代謝産物を合成する手段を持たない微生物集団が、健全な腸内環境において調和を保ちながら共存しており、ストレスに対する回復力の差は、分類学や相対的な存在量からは区別できない。しかし、FMTによる新しい腸内環境への移行、あるいはIBDによる宿主介在性ストレスに伴う課題は、ホメオスタシス（恒常性）状態に関連する生態系サービスの不在下で自己維持できる微生物を選択する生態学的フィルターを開始する。このモデルは、ストレスの多い条件下で、健康な腸内環境に存在する低存在量の微生物が優勢になることを説明する仮説を提供するものであり、病気の状態との直接的な因果関係は必要ない。もし特定の微生物分類群と疾患との関連が、その優れた代謝的独立性によってのみ引き起こされるのであれば、健康な個体に関連する微生物を追加することで複雑な疾患の治療を目指す微生物療法は、複雑な腸内微生物生態系を制御する適応プロセスと競合する可能性は低いだろう。

方法
サンプルの収集と保存
無作為化臨床試験[56]に参加した個人のサブセットからサンプルを選択した。私たちの選択基準は、臨床試験の参加者全員に当てはまるわけではない複数の要因を考慮した。簡単に言うと、(1) 長期間に渡って多数の糞便サンプルを提供してくれたドナーを特定すること（メタゲノムから得られるゲノムの数と質を最大化し、微生物叢の個人内変動の程度とその結果への潜在的な影響を特定できるようにするため）、(2) 糞便が最も多くのレシピエントに移植されたドナーを特定すること（異なる個人における同じドナー集団のコロニー形成動態を正確に議論できるようにするため）、 (3)大腸内視鏡検査と錠剤のような異なる方法でFMTを受けた各ドナーの複数のレシピエント（送達方法に依存しない下流の観察結果の一般化可能性をよりよく理解できるようにするため）、および(4)FMT後に最も長い期間追跡されたレシピエント（ドナー集団動態を正確に追跡できるようにするため）。宿主によって規定される環境因子を超えたFMT後の包括的な微生物パターンを観察するために、レシピエントコホートを均質化するため、微生物群集組成に影響を与える可能性のある因子（年齢、性別、食事など）は考慮しなかった。これらの基準に基づいて、2人のドナー（DAおよびDB）と、各ドナーについて5人のFMTレシピエントを同定した。すべてのレシピエントは、FMT前に最低10日間、バンコマイシンを125mgの用量で1日4回投与された。DAレシピエント3人とDBレシピエント2人は錠剤によるFMTを受け、DAレシピエント2人とDBレシピエント3人は大腸内視鏡によるFMTを受けた。すべてのレシピエントはFMT前にC. difficile感染を繰り返しており、DAレシピエント2名とDBレシピエント1名は潰瘍性大腸炎（UC）とも診断されていた。DAレシピエントからは24検体の便が636日間にわたって採取され、DBレシピエントからは15検体の便が532日間にわたって採取された。各レシピエントから187～404日間にわたり5～9検体の便が採取され、少なくとも1検体はFMT前に、4検体はFMT後に採取された。これにより、全ドナーとレシピエントから合計109検体の便を採取することができた。サンプルは-80℃で保存した（Additional file 2: Fig.）

メタゲノムショートリードシークエンシング
MoBio PowerSoilキットに記載されている遠心分離プロトコールに従って凍結サンプルからゲノムDNAを抽出した。最終沈殿後、DNAサンプルをTEバッファーに再懸濁し、さらに分析するまで-20℃で保存した。サンプルDNA濃度はPicoGreenアッセイで測定した。Covaris S2 acoustic platformを用いてDNAを約400 bpにせん断し、Nugen Ovation Ultralow kitを用いてライブラリーを構築した。産物をAgilent Tapestation 4200で可視化し、BluePippin（Sage Biosciences）を用いてサイズ選択した。最終ライブラリープールをKapa Biosystems qPCRプロトコルで定量し、専用のリードインデキシングを使用して2×150ペアエンドシーケンスでIllumina NextSeq500でシーケンスした。

オミックスワークフロー
該当する場合はいつでも、anvi'o 7.1 [57, 58]のプログラム "anvi-run-workflow" [37]によって実装されたバイオインフォマティクスワークフローを使用して、'omics解析を自動化し、スケーリングしました。anvi'oワークフローは、ショートリードの品質フィルタリング、アセンブリー、遺伝子コール、機能アノテーション、隠れマルコフモデル検索、メタゲノムリードのリクルート、メタゲノムビニング、系統解析を含むバイオインフォマティクスタスクの多くのステップを実装している。ワークフローはSnakemake [59]を使用し、チュートリアルはURL http://merenlab.org/anvio-workflows/ [60]から入手できる。以下のセクションで、これらのステップの詳細を説明する。

ショートリードに基づくメタゲノムの分類学的構成
Kraken2 v2.0.8-beta[61]とNCBIのRefSeq細菌、古細菌、ウイルス、ウイルス近傍ゲノムデータベースを用いて、ショートリードのメタゲノム内の分類学的構成を計算した。

メタゲノムショートリードのアセンブリ
このプログラムはillumina-utils v2.11[62]に実装されており、Minocheら[63]によって概説された基準に従って低品質リードを除去する。IDBA_UD v1.1.2[64]は、品質フィルターされた短いリードを、より長い連続配列（コンティグ）にアセンブルした。

コンティグの処理
アセンブリーから得た配列と参照ゲノムから得た配列の両方を処理するために、以下の戦略を用いた。(1)「anvi-gen-contigs-database」を用いてコンティグ配列のk-mer頻度を計算し、Prodigal v2.6.3[65]を用いてオープンリーディングフレーム(ORF)を同定し、(2)「anvi-run-hmms」を用いて細菌[66]および古細菌[67]のシングルコピーのコア遺伝子のセットをHMMER v3.2.1[68]を用いて同定した。 2.1[68]、(3) "anvi-run-ncbi-cogs "はNCBIのClusters of Orthologous Groups (COGs)[69]から機能を持つORFをアノテーションし、(4) "anvi-run-kegg-kofams "はKEGGオルソログ(KOs)[70, 71]のKOfam HMMデータベースから機能を持つORFをアノテーションする。メタゲノム集合体のおおよそのゲノム数を予測するために、前述のようにシングルコピーのコア遺伝子の頻度の最頻値を計算するプログラム「anvi-display-contigs-stats」を使用した[72]。

メタゲノムリードのリクルート、メタゲノムからのゲノム再構築、ゲノム分類の決定、ANI
Bowtie2 v2.3.5[73]を用いてメタゲノムショートリードをコンティグにリクルートし、samtools v1.9[74]を用いて得られたSAMファイルをBAMファイルに変換した。得られたBAMファイルを、フラグ"-min-contig-length "を2500に設定したプログラム "anvi-profile "を用いてプロファイリングし、ノイズを最小化するために短い配列を除去した。次に、プログラム "anvi-merge "を使用して、すべてのリードリクルートメントプロファイルを1つのanvi'oマージプロファイルデータベースに結合し、下流の可視化、ビニング、統計解析を行った（https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14331236 [75]は再現可能なデータオブジェクトへのアクセスを提供する）。次に、CONCOCT v1.1.0[76]を使用してコンティグを100個の初期ビンにグループ化するために "anvi-cluster-contigs "を使用し、全サンプルにわたるテトラヌクレオチド頻度と差分カバレッジシグナルに基づいてコンフレートエラーを持つ初期ビンを手動でキュレートするために "anvi-refine "を使用し、各遺伝子、コンティグ、ビンの最終要約統計量を報告するために "anvi-summarize "を使用した。また、"anvi-rename-bin "プログラムを用いて、70%以上完全で冗長性が10%以下のビンを同定し、メタゲノム-アセンブルゲノム（MAG）として新しいコレクションに保存し、質の低いビンは下流の解析から除外した。GTBD-tk v0.3. 2[77]は、GTDB r89[78]を使用して、それぞれのMAGに分類学を割り当てたが、"DA_MAG_00057"、"DA_MAG_00011"、"DA_MAG_00052"、および "DA_MAG_00018、 "anvi-get-sequences-for-hmm-hits "を使用して、リボソームタンパク質をコードする細菌のシングルコピー中核遺伝子のDNA配列を復元し、BLAST [79]を使用してNCBIのヌクレオチドコレクション(nt)データベースで検索した。最後に、プログラム "anvi-compute-genome-similarity "は、PyANI v0.2.9[80]を用いて、ゲノムのペアワイズゲノム平均ヌクレオチド同一性（gANI）を計算した。

メタゲノムにおけるMAGの検出基準
この戦略では、非常に存在量の少ない環境個体群を表す参照配列と、サンプルの環境個体群を表していないにもかかわらず、保存されたゲノム領域の存在により非標的個体群からリードを収集する配列とを正確に区別することができないためです。そのため、少なくとも1つの短いリードでカバーされている配列中のヌクレオチドの割合を示す "detection "指標に依存した。メタゲノムにおいて、anvi'oがそのゲノム（メタゲノム集合ゲノムであるか分離ゲノムであるかを問わない）について少なくとも0.25の検出値を報告した場合、その集団は検出されたとみなした。メタゲノムのリードリクルート結果における検出値は、存在する集団と存在しない集団の二峰性分布に従うことが多い（参考文献[81]のAdditional file 2: Fig.

複数のサブ集団を代表するMAGの同定
メタゲノム中のMAGの亜集団を同定するために、anvi'oコマンド "anvi-gen-variability-profile "を"-quince-mode "フラグ付きで使用し、リードリクルート後に全てのMAGの一塩基バリアント（SNV）情報をエクスポートした。その後、DESMAN v2.1.1[82]を使用してSNVを解析し、1つのゲノムで表現される亜集団の数と分布を決定した。推定された亜集団の数を増加させる可能性のある非特異的マッピングを考慮するため、1つのMAGで説明される集団全体の1%未満を占める亜集団を除去しました。低カバレッジによるノイズを考慮するため、シングルコピーのコア遺伝子の平均非アウトライアーカバレッジが少なくとも10倍であったMAGについてのみ、亜集団を調査した。

コロニー形成動態解析のためのMAGによるレシピエントのコロニー形成の基準（Additional file 6）
我々は、Additional file 2： MAGがレシピエントのコロニー形成に成功したか否かを判定し、レシピエントへの移植に使用されたドナー検体からMAGが検出された各MAG/レシピエントペアに、コロニー形成または非コロニー形成の表現型を確信をもって割り当てるために、Fig. これらの基準を満たした場合、移植後7日以上経過したFMT後のレシピエントサンプルからMAGが検出されたかどうかを判定した。もしそうでなければ、MAG/レシピエントのペアは非コロニー化イベントとみなされた。FMT後7日以上経過したレシピエントでMAGが検出された場合、サブポピュレーション情報を用いて、FMT前にドナーに存在し、レシピエントに存在しなかったサブポピュレーションが、FMT後7日以上経過したレシピエントで検出されたかどうかを判定した。もしそうであれば、これはコロニー形成イベントであると考えた。追加ファイル2：可能性のあるすべての症例の完全な概要については、図S4を参照のこと。

系統樹の構築
全てのビフィドバクテリウムMAGと参照ゲノムに存在する46個のシングルコピーコア[66]リボソームタンパク質のアミノ酸配列を連結して整列させるために、anvi'oコマンド "anvi-get-sequences-for-hmmun-hits "を"-return-best-hit"、"-get-a-sequence"、"-concatenate "フラグを付けて実行し、"-align-with "フラグを "muscle "に設定してMUSCLE v3.8.1551[83]を使用した。 8.1551 [83]をアライメントに使用した。次に、FastTree 2.1[84]を用いて系統樹を計算するために、デフォルトのパラメータで "anvi-gen-phylogenomic-tree "を実行した。

代謝モジュールと濃縮度の解析
KEGGオルソログ(KO)を持つ遺伝子の過去のアノテーションを活用したプログラム "anvi-estimate-metabolism"(「コンティグの処理」のセクションを参照)を用いて、ゲノム中の与えられたKEGGモジュール[85, 86]の完全性のレベルを計算した。次に、"anvi-compute-functional-enrichment "プログラムは、"anvi-estimate-metabolism "プログラムからの出力に基づいて、与えられた代謝モジュールがゲノムグループで濃縮されているかどうかを決定した。URL https://anvio.org/m/anvi-estimate-metabolism [87]には、このプログラムのチュートリアルがあり、使用モードと出力ファイルフォーマットの詳細が記載されている。濃縮解析の統計的アプローチは別のところで定義されているが[37]、簡単に説明すると、各グループの各機能または完全な代謝モジュールの出現に二項一般化線形モデル（GLM）を当てはめ、Rao検定統計量、補正前のp値、補正後のq値を計算することにより、グループ内の機能（または代謝モジュール）の濃縮スコアを計算する。q値が0.05未満の機能または代謝モジュールは、少なくとも75％完全で、グループメンバーの少なくとも50％に存在する場合、その関連グループにおいて「濃縮」されているとみなした。

代謝濃縮解析のための良好なコロニー形成者と不良なコロニー形成者のMAGの決定
5人のレシピエント全員において、MAGが移植に使用されたドナーサンプルおよびFMT後7日以上のレシピエントから検出された場合、MAGを良好なコロニー形成者と分類した。少なくとも3人のレシピエントにおいて、FMTに使用したドナーサンプルで検出されたが、FMT後7日以上経過してもレシピエントで検出されなかったMAGを不良コロニー形成者と分類した。カナダの腸内メタゲノムに最も多く存在する集団のみを選択することで、代謝濃縮解析のために、良好なコロニー形成能を持つMAGの数を不良コロニー形成能を持つMAGの数と同じになるように減らした。

高い代謝独立性の分類
本研究で良好なコロニー形成者に濃縮された33のKEGGモジュールのパスワイズ完全性を計算するスクリプトを開発し、与えられたゲノムがHMI集団とLMI集団のどちらに似ているかを判定した。URL https://anvio.org/m/anvi-script-estimate-metabolic-independence [88]に詳細情報がある。

順序プロット
R vegan v2.4-2パッケージの "metaMDS "関数を用いて、Horn-Morisita非類似距離を用いた非計量的多次元尺度法（NMDS）を実行し、ドナー、レシピエント、グローバルメタゲノム間の分類学的構成を比較した。R ggplot2を用いて順序プロットを可視化した。

データおよび材料の入手
ドナーおよびレシピエントメタゲノームの生シーケンスデータは、NCBI BioProject PRJNA701961に保存されている（各サンプルのアクセッション番号については、Additional file 1を参照）[89]。地理的に分布するヒト腸管メタゲノムは、以前に発表されたデータセット（Additional file 5）[44,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,100,101,102,103,104]から入手した。URL https://merenlab.org/data/fmt-gut-colonization [105]は、再現可能なバイオインフォマティクスのワークフローを提供し、我々の研究で得られた知見を再現するためのアドホックスクリプト、使用説明書、中間データオブジェクトへのアクセスを提供する。すべてのアドホック・スクリプトは、Figshare (https://doi.org/10.6084/m9.figshare.22352989) [106]でCC-BY 4.0 International licenseの下でも利用できる。

参考文献
Costello EK, Stagaman K, Dethlefsen L, Bohannan BJM, Relman DA. ヒトマイクロバイオームの理解に向けた生態学的理論の応用。Science. 2012;336:1255-62.

論文

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

メッサーJS、リヒティER、フォーゲルOA、チャンEB. ヒトの腸内細菌群集を形成する進化的および生態学的力。Mucosal Immunol. 2017;10:567-79.

論文

CAS

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

幼児期における腸内細菌叢の時間的発達（TEDDY研究より）。Nature. 2018;562:583-8.

論文

CAS

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

発達中の乳児の腸内細菌叢における微生物コンソーシアムの連続性。Proc Natl Acad Sci U S A. 2011;108(Suppl 1):4578-85.

論文

パブコメ

Google Scholar

ヒトの腸内細菌叢の形成には宿主の遺伝よりも環境が優位である。Nature Nature Publishing Group. 2018;555:210-5.

CAS

グーグル・スカラー

Donaldson GP, Lee SM, Mazmanian SK. 細菌叢の腸内生物地理学。Nat Rev Microbiol. 2016;14:20-32.

論文

パブコメ

Google Scholar

Feng L, Raman AS, Hibberd MC, Cheng J, Griffin NW, Peng Y, et al. ヒト腸内細菌継代モデルにおける細菌フィットネスの決定因子の同定。Proc Natl Acad Sci U S A. 2020;117:2622-33.

論文

パブコメ

パブメドセントラル

Google Scholar

アルメイダC、オリベイラR、ソアレスR、バラタP.脳機能への腸内細菌叢異常の影響：系統的レビュー。ポルトバイオメッドJ [インターネット]。2020;5. Available from: https://doi.org/10.1097/j.pbj.0000000000000059.

デュラックJ、リンチSV。腸内細菌叢：疾患との関係と治療の機会。J Exp Med. 2019;216:20-40.

論文

CAS

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

リンチSV、ペダーセンO。健康と病気におけるヒト腸内マイクロバイオーム。N Engl J Med. 2016;375:2369-79.

論文

CAS

PubMed

Google Scholar

David LA, Materna AC, Friedman J, Campos-Baptista MI, Blackburn MC, Perrotta A, et al. 宿主のライフスタイルは1日の時間スケールでヒトの微生物叢に影響を与える。Genome Biol BioMed Central. 2014;15:R89.

論文

Google Scholar

腸内細菌叢の因果関係の確立または誇張：ヒト微生物関連げっ歯類からの教訓。Cell. 2020;180:221-32.

論文

パブコメ

グーグル奨学生

Baumgart DC, Carding SR. 炎症性腸疾患：原因と免疫生物学。Lancet. 2007;369:1627-40.

論文

CAS

パブコメ

グーグル

Schirmer M, Garner A, Vlamakis H, Xavier RJ. 炎症性腸疾患における微生物遺伝子と経路。Nat Rev Microbiol. 2019;17:497-511.

論文

CAS

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

Plichta DR, Graham DB, Subramanian S, Xavier RJ. 炎症性腸疾患における治療の可能性：宿主とマイクロバイオームの関係のメカニズム解明。Cell. 2019;178:1041-56.

論文

CAS

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

Ott SJ, Musfeldt M, Wenderoth DF, Hampe J, Brant O, Fölsch UR, et al. 活動性炎症性腸疾患患者における大腸粘膜関連細菌叢の多様性の減少。Gut. 2004;53:685-93.

論文

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

Sokol H, Seksik P. 炎症性腸疾患における腸内細菌叢：宿主とつながる時。Curr Opin Gastroenterol。2010;26:327-31.

論文

PubMed

グーグル奨学生

Joossens M, Huys G, Cnockaert M, De Preter V, Verbeke K, Rutgeerts P, et al.クローン病患者およびその非罹患親族における糞便微生物叢の異常増殖。Gut. 2011;60:631-7.

論文

PubMed

Google Scholar

Chow J, Tang H, Mazmanian SK. 消化管微生物叢の病原体と炎症性疾患。Curr Opin Immunol. 2011;23:473-80.

論文

パブコメ

パブメッドセントラル

Google Scholar

炎症性腸疾患におけるマイクロバイオームの変動：大陸間縦断的大規模研究。Gut. 2021;70:499-510.

論文

パブコメ

グーグルスカラー

Lloyd-Price J, Arze C, Ananthakrishnan AN, Schirmer M, Avila-Pacheco J, Poon TW, et al. 炎症性腸疾患における腸内細菌生態系のマルチオミクス。Nature. 2019;569:655-62.

論文

CAS

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

Vineis JH, Ringus DL, Morrison HG, Delmont TO, Dalal S, Raffals LH, et al.袋炎における患者特異的バクテロイデスゲノム変異体。MBio. 2016;7:e01713-16 /mbio/7/6/e01713--16.atom.

論文

CAS

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

Eiseman B、Silen W、Bascom GS、Kauvar AJ。偽膜性腸炎の治療補助としての糞便浣腸。外科。1958;44:854-9.

CAS

PubMed

Google Scholar

van Nood E, Vrieze A, Nieuwdorp M, Fuentes S, Zoetendal EG, de Vos WM, et al. 再発性Clostridium difficileに対するドナー糞便の十二指腸注入。N Engl J Med. 2013;368:407-15.

論文

PubMed

Google Scholar

ヒト腸内細菌叢：関連から調節へ。Cell. 2018;172:1198-215.

論文

CAS

PubMed

Google Scholar

Watson AR, Füssel J, Veseli I, DeLongchamp JZ, Silva M, Trigodet F, et al. High-Resolution Figures [Internet]. Figshare. 2022. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.15138720。

ヒトマイクロバイオームプロジェクトコンソーシアム。健康なヒトのマイクロバイオームの構造、機能、多様性。Nature. 2012;486:207-14.

記事

Google Scholar

ヒト腸内細菌叢に対する経口バンコマイシンの短期および長期的影響。J Antimicrob Chemother. 2017;72:128-36.

論文

CAS

PubMed

Google Scholar

Khoruts A, Dicksved J, Jansson JK, Sadowsky MJ. 再発性Clostridium difficile関連下痢に対する細菌療法後のヒト糞便中マイクロバイオーム組成の変化。J Clin Gastroenterol. 2010;44:354-60.

論文

PubMed

Google Scholar

Grehan MJ, Borody TJ, Leis SM, Campbell J, Mitchell H, Wettstein A. ドナー糞便叢の投与による大腸内細菌叢の持続的変化。J Clin Gastroenterol. 2010;44:551-61.

論文

PubMed

Google Scholar

Shahinas D, Silverman M, Sittler T, Chiu C, Kim P, Allen-Vercoe E, et al. 16S rRNA遺伝子のディープシーケンスに基づく糞便マイクロバイオーム移植に伴う多様性の変化の理解に向けて。MBio American Society for Microbiology. 2012;3:e00338-e412.

CAS

Google Scholar

Wexler AG, Goodman AL. インサイダーの視点：バクテロイデスはマイクロバイオームの窓である[Internet]。Nature Microbiology. 2017. https://doi.org/10.1038/nmicrobiol.2017.26.

Swidsinski A, Weber J, Loening-Baucke V, Hale LP, Lochs H. Spatial organization and composition of the mucosal flora in patients with inflammatory bowel disease. J Clin Microbiol. 2005;43:3380-9.

論文

PubMed

PubMed Central

グーグル奨学生

Sharon I, Morowitz MJ, Thomas BC, Costello EK, Relman DA, Banfield JF. 時系列コミュニティゲノム解析により、乳児の腸内コロニー形成期における細菌種、菌株、ファージの急速なシフトが明らかになった。Genome Res.

論文

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

LeeSTM、Kahn SA、Delmont TO、Shaiber A、Esen ÖC、Hubert NA、et al. ゲノム分解メタゲノミクスによる糞便微生物叢移植実験における微生物コロニー形成の追跡。Microbiome. 2017;5:50.

論文

PubMed

PubMed Central

Google Scholar

Delmont TO, Quince C, Shaiber A, Esen ÖC, Lee ST, Rappé MS, et al. PlanctomycetesとProteobacteriaの窒素固定集団は表層海洋メタゲノムに豊富に存在する。Nat Microbiol. 2018;3:804-13.

論文

CAS

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

ヒト口腔微生物叢の謎めいたメンバー間のニッチ分割の機能的および遺伝的マーカー。Genome Biol biorxiv.org. 2020;21:292.

論文

Google Scholar

細菌と古細菌の単一増幅ゲノム（MISAG）とメタゲノム集合ゲノム（MIMAG）に関する最小情報。Nat Biotechnol. 2017;35:725-31.

論文

CAS

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

メタゲノムから得られた正確で完全なゲノム。メタゲノムからの正確で完全なゲノム。ゲノムRes.2020;30:315-33.

論文

パブコメ

PubMedセントラル

Google Scholar

Smillie CS, Sauk J, Gevers D, Friedman J, Sung J, Youngster I, et al. Strain tracking reveals the determinants of bacterial engraftment in the human gut following fecal microbiota transplantation. Cell Host Microbe. 2018;23:229-240.e5 Elsevier Inc.

論文

CAS

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

Podlesny D, Florian Fricke W. Microbial Strain Engraftment, Persistence and Replacement after Fecal Microbiota Transplantation [Internet]. Available from: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.09.29.20203638v1.

Martens JH, Barg H, Warren MJ, Jahn D. ビタミンB12の微生物生産。Appl Microbiol Biotechnol. 2002;58:275-85.

論文

CAS

PubMed

Google Scholar

Biesalski HK. Nutrition meets the microbiome: Micronutrients and the microbiota. Ann N Y Acad Sci. 2016;1372:53-64.

論文

PubMed

グーグル奨学生

Pasolli E, Asnicar F, Manara S, Zolfo M, Karcher N, Armanini F, et al. 年齢、地理、ライフスタイルにまたがるメタゲノムから得られた15万以上のゲノムから明らかになった未解明のヒトマイクロバイオームの多様性。Cell. 2019;176:649-662.e20.

論文

CAS

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

活動性潰瘍性大腸炎に類似した袋炎は腸粘膜による酪酸酸化障害と関連している。Inflamm Bowel Dis. 2009;15:335-40.

論文

PubMed

グーグル奨学生

Quince C, Ijaz UZ, Loman N, Eren AM, Saulnier D, Russell J, et al. 排他的経腸栄養中のクローン病小児における糞便メタゲノームの広範な変化。Am J Gastroenterol. 2015;110:1718-29クイズ1730。

論文

CAS

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

ハーマンKM、ウィーバーLM. シキメート経路。1999;50:473-503.

論文

PubMed

Google Scholar

D'Souza G, Shitut S, Preussger D, Yousif G, Waschina S, Kost C. Ecology and evolution of metabolic crossfeeding interactions in bacteria. Nat Prod Rep.

論文

PubMed

グーグル奨学生

Bäckhed F, Fraser CM, Ringel Y, Sanders ME, Sartor RB, Sherman PM, et al. 健康なヒト腸内マイクロバイオームの定義：現在の概念、将来の方向性、臨床応用。Cell Host Microbe. 2012;12:611-22.

論文

PubMed

Google Scholar

アイゼンシュタインM.健康なマイクロバイオームのための狩り。ネイチャー。2020;577:S6-8.

論文

CAS

パブコメ

Google Scholar

ヒト腸内細菌叢の腸型。Nature. 2011;473:174-80.

論文

PubMed

パブメッドセントラル

Google Scholar

健康なヒトのマイクロバイオーム。ゲノム医学。2016;8:51.

論文

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

ヒトの健康と疾患における腸内細菌叢を理解するためのギルドベースの解析。Genome Med. 2021;13:22.

論文

パブコメ

パブメドセントラル

グーグル奨学生

McBurney MI, Davis C, Fraser CM, Schneeman BO, Huttenhower C, Verbeke K, et al. 健康なヒト腸内マイクロバイオームを構成するものの確立：科学の現状、規制上の考慮事項、および今後の方向性。J Nutr. 2019;149:1882-95.

論文

PubMed

パブメドセントラル

グーグル・スカラー

Vanni C, Schechter MS, Acinas SG, Barberán A, Buttigieg PL, Casamayor EO, et al. Unifying the global coding sequence space enables the study of unknown function with genes across biomes [Internet]. Cold Spring Harbor Laboratory. 2020 [cited 2021 Feb 8]. p. 2020.06.30.180448. Available from: https://doi.org/10.1101/2020.06.30.180448v4.full

この研究は、大腸内視鏡による糞便微生物叢移植がクロストリジウム・ディフィシル（Clostridium difficile）感染症の再発に及ぼす影響を検討した無作為化臨床試験である。JAMA. 2017;318:1985-93.

論文

CAS

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

Eren AM, Esen ÖC, Quince C, Vineis JH, Morrison HG, Sogin ML, et al. Anvi'o: an advanced analysis and visualization platform for 'omics data. PeerJ. 2015;3: e1319.

論文

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

Eren AM, Kiefl E, Shaiber A, Veseli I, Miller SE, Schechter MS, et al. コミュニティ主導、統合、再現可能なマルチオミクス、anvi'o. Nat Microbiol. 2021;6:3-6.

論文

パブコメ

パブメドセントラル

Google Scholar

バイオインフォマティクスのワークフローエンジン。Bioinformatics Oxford Academic. 2012;28:2520-2.

論文

Google Scholar

Shaiber A, Eren AM. Anvi'o snakemake ワークフロー [Internet]．Ecosytem Data Science Group. 2018. Available from: https://merenlab.org/anvio-workflows/.

Wood DE, Lu J, Langmead B. Improved metagenomic analysis with Kraken 2. Genome Biol.

論文

CAS

PubMed

パブメドセントラル

グーグル奨学生

Eren AM, Vineis JH, Morrison HG, Sogin ML. イルミナペアエンド技術を用いて高品質のショートリードを生成するためのフィルタリング法。PLoS ONE. 2013;8: e66643.

論文

パブメドセントラル

Google Scholar

Minoche AE, Dohm JC, Himmelbauer H. イルミナHiSeqおよびゲノムアナライザーシステムで作成したゲノムハイスループットシーケンスデータの評価。Genome Biol.

論文

PubMed

パブメドセントラル

グーグル奨学生

Peng Y, Leung HCM, Yiu SM, Chin FYL. IDBA-UD：シングルセルおよびメタゲノムシーケンスデータ用のde novoアセンブラ。Bioinformatics. 2012;28:1420-8.

論文

パブコメ

Google Scholar

Hyatt D, Chen G-L, Locascio PF, Land ML, Larimer FW, Hauser LJ. Prodigal: 原核生物の遺伝子認識と翻訳開始部位の同定。BMC Bioinformatics. 2010;11:119.

論文

パブメドセントラル

Google Scholar

UGAはヒト微生物叢の未培養SR1細菌における追加グリシンコドンである。Proc Natl Acad Sci U S A. 2013;110:5540-5.

論文

パブコメ

パブメドセントラル

Google Scholar

微生物ダークマターの系統とコード化の可能性を明らかにした。Nature. 2013;499:431-7.

論文

パブコメ

グーグルスカラー

Eddy SR. プロファイルHMM検索の高速化。PLoS Comput Biol.

論文

パブコメ

パブメドセントラル

Google Scholar

COGデータベース：真核生物を含む最新版。BMC Bioinformatics. 2003;4:41.

論文

PubMed

パブメドセントラル

グーグル奨学生

KofamKOALA: KEGG Ortholog assignment based on profile HMM and adaptive score threshold. Bioinformatics. 2020;36:2251-2.

論文

パブコメ

Google Scholar

KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes. Nucleic Acids Res. 2000;28:27-30.

論文

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

Delmont TO, Eren AM. 真核生物ゲノムアセンブリーのためのメタゲノム解析アプローチ。PeerJ. 2016;4: e1839.

論文

PubMed

パブメドセントラル

グーグル奨学生

Langmead B, Salzberg SL. Bowtie 2による高速ギャップドリードアライメント。Nat Methods. 2012;9:357-9.

論文

パブコメ

パブメドセントラル

Google Scholar

配列アライメント/マップフォーマットとSAMtools. Bioinformatics. 2009;25:2078-9.

論文

パブメドセントラル

Google Scholar

Watson AR, Füssel J, Veseli I, DeLongchamp JZ, Silva M, Trigodet F, et al. FMTドナーとレシピエントのAnvi'oプロファイル[Internet]。Figshare。2021. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14331236

Alneberg J, Bjarnason BS, de Bruijn I, Schirmer M, Quick J, Ijaz UZ, et al. Binning metagenomic contigs by coverage and composition. Nat Methods. 2014;11:1144-6.

論文

パブコメ

Google Scholar

ゲノム分類データベース（GTDB-Tk）。GTDB-Tk：ゲノム分類データベースでゲノムを分類するためのツールキット。Bioinformatics [Internet]. 2019; Available from: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btz848.

Parks DH, Chuvochina M, Waite DW, Rinke C, Skarshewski A, Chaumeil P-A, et al. A standardized bacterial taxonomy based on genome phylogeny substantially revises the tree of life. Nat Biotechnol. 2018;36:996-1004.

論文

CAS

PubMed

Google Scholar

Altschul SF, Gish W, Miller W, Myers EW, Lipman DJ. 基本的なローカルアライメント検索ツール。J Mol Biol. 1990;215:403-10 National Center for Biotechnology Information.

論文

パブコメ

Google Scholar

(1)食品安全保障のための診断におけるゲノミクスと分類学：軟腐性腸内細菌。食品安全保障のための診断におけるゲノミクスと分類学：軟腐性腸内細菌性植物病原体。Anal Methods Royal Society of Chemistry. 2016;8:12-24.

Google Scholar

Utter DR、Borisy GG、Eren AM、Cavanaugh CM、Mark Welch JL。口腔マイクロバイオームのメタパンゲノミクスは、生息地適応と品種多様性に関する洞察を提供する。Genome Biol.

論文

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

メタゲノムから菌株をde novo抽出する新しいツールDESMAN。Genome Biol.

論文

PubMed

PubMed Central

Google Scholar

Edgar RC. MUSCLE：高精度で高スループットの多重配列アライメント。2004;32:1792-7。

論文

パブコメ

パブメドセントラル

Google Scholar

(注1)この論文では、「alignment(アラインメント)」と「alignment(アラインメント)」の2つの分類法を用いている。アラインメントのためのFastTree 2-近似最尤ツリー。PLoS ONE. 2010;5: e9490.

論文

パブメドセントラル

グーグル奨学生

データ、情報、知識、原則：KEGGにおける代謝への回帰。Nucleic Acids Res. 2014;42:D199-205.

論文

PubMed

Google Scholar

KEGG：ゲノム、パスウェイ、疾患、薬剤に関する新たな視点. Nucleic Acids Res. 2017;45:D353-61.

論文

PubMed

Google Scholar

Veseli I. anvi-estimate-metabolism［インターネット］。アンヴィオ。2022. https://anvio.org/help/main/programs/anvi-script-estimate-metabolic-independence/。

Veseli I, Eren AM. anvi-script-estimate-metabolic-independence [Internet]. Anvi'o. 2022. https://anvio.org/help/main/programs/anvi-script-estimate-metabolic-independence/。

Watson AR, Füssel J, Veseli I, DeLongchamp JZ, Silva M, Trigodet F, et al. 糞便微生物叢移植研究によるドナーとレシピエントの便メタゲノム [Internet]. 国立生物工学情報センター。2021. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/prjna701961 から入手可能。

Zeevi D, Korem T, Zmora N, Israeli D, Rothschild D, Weinberger A, et al. 血糖反応の予測による個別化栄養。Cell. 2015;163:1079-94.

論文

PubMed

Google Scholar

Le Chatelier E, Nielsen T, Qin J, Prifti E, Hildebrand F, Falony G, et al. ヒト腸内細菌叢の豊かさは代謝マーカーと相関する。Nature. 2013;500:541-6.

論文

PubMed

グーグル奨学生

ヒトの腸内細菌叢における参照遺伝子の統合カタログ。Nat Biotechnol. 2014;32:834-41.

論文

パブコメ

Google Scholar

EKmeta [Internet]. 2016. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJEB6092/。

Feng Q, Liang S, Jia H, Stadlmayr A, Tang L, Lan Z, et al. 腸内細菌叢は大腸腺腫-癌の順序に沿って発達する。Nat Commun. 2015;6:6528.

論文

PubMed

Google Scholar

Raymond F, Ouameur AA, Déraspe M, Iqbal N, Gingras H, Dridi B, et al. ヒト腸内細菌叢の初期状態が抗生物質による再形成を決定する。ISME J. 2016;10:707-20.

論文

CAS

PubMed

Google Scholar

David LA, Weil A, Ryan ET, Calderwood SB, Harris JB, Chowdhury F, et al. ヒトの急性分泌性下痢に続く腸内微生物の継代。MBio. 2015;6:e00381-e415.

論文

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

Xie H, Guo R, Zhong H, Feng Q, Lan Z, Qin B, et al. 250人の成人双生児のショットガンメタゲノミクスにより、腸内細菌叢に対する遺伝的および環境的影響が明らかになった。Cell Syst. 2016;3:572-584.e3.

論文

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

ヒトのマイクロバイオームにおける移動性遺伝子は、グローバルスケールから個体スケールまで構造化されている。Nature. 2016;535:435-9.

論文

PubMed

パブメドセントラル

Google Scholar

伝統的な社会における自給自足戦略は腸内細菌叢を区別する。Nat Commun. 2015;6:6505.

論文

PubMed

Google Scholar

Rampelli S, Schnorr SL, Consolandi C, Turroni S, Severgnini M, Peano C, et al. Hadza狩猟採集民の腸内細菌叢のメタゲノム配列決定。Curr Biol Elsevier. 2015;25:1682-93.

論文

CAS

グーグル・スカラー

Liu W, Zhang J, Wu C, Cai S, Huang W, Chen J, et al. メタゲノム解析によって明らかになったモンゴル民族の腸内マイクロバイオームのユニークな特徴。Sci Rep.

論文

PubMed

パブメドセントラル

グーグル奨学生

Wen C, Zheng Z, Shao T, Liu L, Xie Z, Le Chatelier E, et al. Quantitative metagenomics reveals unique gut microbiome biomarkers in ankylosing spondylitis. Genome Biol.

論文

PubMed

PubMed Central

グーグル奨学生

Qin J, Li Y, Cai Z, Li S, Zhu J, Zhang F, et al. A metagenome-wide association study of gut microbiota in type 2 diabetes. Nature Nature Publishing Group. 2012;490:55-60.

CAS

Google Scholar

ヒトマイクロバイオームプロジェクトコンソーシアム。ヒトマイクロバイオーム研究の枠組み。Nature Nature Publishing Group. 2012;486:215-21.

Google Scholar

Watson AR, Füssel J, Veseli I, DeLongchamp JZ, Silva M, Trigodet F, et al. The fecal microbiota transplantation study [Internet]. Ecosystem Data Science Group. 2021. https://merenlab.org/data/fmt-gut-colonization。

Watson AR, Füssel J, Veseli I, DeLongchamp JZ, Silva M, Trigodet F, et al. 再現可能なワークフローとスクリプト[Internet]。Figshare. 2022. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.22352989 から入手可能。

参考文献のダウンロード

謝辞
Mitchell L. Sogin、Eugene B. Chang、Samuel H. Light、Howard A. Shumanには有益な議論を、Ryan MooreとOzcan C. Esenには技術的支援を、Nicola SegataとSegataグループのメンバーには健康な腸のメタゲノムからのゲノム解析に協力していただいた。また、カルガリー大学IPC研究所のKaiyu Wu氏、Robyn Louie氏、Linda Ward氏には、患者のリクルートとサンプリングにご協力いただいた。

レビュー履歴
査読履歴はAdditional file 11に掲載されている。

査読情報
Wenjing Sheは本論文の主編集者であり、他の編集チームと協力して編集過程と査読を管理した。

資金提供
本プロジェクトは、GI Research Foundation（GIRF）およびMutchnik Family Fundの支援を受けた。また、ARWはRobert C. and Mary Jane Gallo Scholarship Fundからの支援、JFはAlissa and Gianna Carlino Fellowship in Celiac Disease Researchからの支援、BJはCancer Center Support grant P30CA014599 and Digestive Diseases Research Core Center P30 DK42086からの支援、AMEはNIH NIDDK grant (RC2 DK122394)からの支援、IVはNational Science Foundation Graduate Research Fellowship (1746045)からの支援を受けた。

著者情報
著者情報
Andrea R. Watson、Jessika Füssel、Iva Veseliは同等に貢献した。

著者および所属
シカゴ大学医学部、シカゴ、イリノイ州、60637、米国

Andrea R. Watson、Jessika Füssel、Florian Trigodet、Karen Lolans、Emily Fogarty、Sonny T. M. Lee、David T. Rubin、Bana Jabri & A. Murat Eren

微生物学委員会、シカゴ大学、シカゴ、イリノイ州、60637、USA

アンドレア・R・ワトソン、エミリー・フォガティ、A・ムラット・エレン

オルデンブルク大学海洋環境化学・生物学研究所（ドイツ・オルデンブルク、26129

ジェシカ・フュッセル & A. ミュラット・エレン

シカゴ大学生物物理科学プログラム（米国イリノイ州シカゴ、60637

イヴァ・ヴェセリ&アロン・シャイバー

カルガリー大学医学部（カナダ、AB州カルガリー、T2N 1N4

ヨハンナ・ザール・デロンチャンプ、マリセラ・シルバ、トーマス・ルイ

シカゴ・ルーリー小児病院小児科、イリノイ州シカゴ、60611、USA

ジョセフ・M・ランデ

生物と生態系、アールハム研究所、ノリッチ、ノリッチ、NR4 7UZ、UK

クリストファー・クインス

腸内微生物と健康、クアドラム研究所、ノリッチ、NR4 7UQ, UK

クリストファー・クインス

豊田工業大学シカゴ校（米国イリノイ州シカゴ、60637

マイケル・K・ユー

コンヤ食品農業大学コンピューター工学科、コンヤ、トルコ

アルダ・ソイレフ

米国マサチューセッツ州ファルマス、ウッズホール、ジョセフィン湾ポールセンター、海洋生物学研究所

ヒラリー・G・モリソン＆A・ムラト・エレン

アルバータ大学医学部（カナダ、アルバータ州エドモントン、T6G 2G3

ディナ・カオ

ヘルムホルツ海洋生物多様性機能研究所（ドイツ・オルデンブルク、26129

A. ムラト・エレン

貢献
AME、TL、BJは本研究を発案した。JZD、MS、DK、TLは患者の募集、移植実験の実施、サンプルの収集を行った。ARW、JF、AMEが一次データ解析を行った。IVは研究ツールを開発した。KL、STML、HGMはサンプル処理と配列決定を行った。FT、AS、EF、JMR、CQ、MKY、AYがデータの解析と解釈に貢献した。DTR、BJ、TL、AMEが研究を指揮した。ARW、JF、AMEは全著者から重要な意見を得て論文を執筆した。最終原稿は著者全員が読み、承認した。

責任著者
A. Murat Erenまで。

倫理宣言
倫理承認と参加同意
カルガリー大学のConjoint Health Research Ethics Board（倫理ID：REB14-1348）により、患者サンプルの収集と使用に関する倫理承認を得た。倫理委員会は、三者協議会ガイドライン、ICHガイドライン、および臨床試験に関する食品医薬品法の規則改正（委員資格および定足数の要件を含む）に準拠し、ヘルシンキ宣言を遵守している。研究参加者は全員、インフォームド・コンセントを文書で得ている。

競合利益
著者らは競合する利害関係がないことを宣言する。

追加情報
出版社ノート
シュプリンガー・ネイチャーは、出版された地図の管轄権の主張および所属機関に関して中立を保っている。

補足情報
追加ファイル1.
a FMTドナーの便サンプルとSRAアクセッション番号 b FMTレシピエントのサンプルとSRAアクセッション番号 c 移植イベントの説明。

追加ファイル2：補足図S1、S2、S3およびS4。図S1.
FMT試験で採取された便サンプルのタイムライン。各円はFMTドナーまたはFMTレシピエントから採取した便サンプルを示す。0日目の太く赤い縦線は、各レシピエントのFMTイベントを表す。FMTの方法（飲み薬または大腸内視鏡検査）とFMTレシピエントの健康状態および疾患状態（C. diff-慢性再発性クロストリジウム・ディフィシル感染症、UC-潰瘍性大腸炎）は右側に示されている。図S2. Morisita-Horn非類似度に基づく、ドナー、レシピエント、およびカナダの腸内メタゲノムの属レベルでの分類学的組成の非計量多次元尺度法（NMDS）による順序付け。同じ参加者からのサンプルは、最も早い時点のラベルが付いた線で結ばれている。CAN：カナダ腸内メタゲノム、DA：ドナーA、DB：ドナーB、POST：FMT後のレシピエント、PRE：FMT前のレシピエント。図S3. Morisita-Horn非類似度に基づく、ドナーおよびレシピエントメタゲノームの属レベルの分類学的組成のNMDS（Nonmetric Multidimensional Scaling）序列化。同じ参加者からのサンプルは、最も早い時点がラベル付けされた線で結ばれている。DA_POST：ドナーAのレシピエントpost-FMT、DA_PRE：ドナーAのレシピエントpre-FMT、DA：ドナーA、DB_POST：ドナーBのレシピエントpost-FMT、DB_PRE：ドナーBのレシピエントpre-FMT、DB：ドナーB。ドナーの便のレシピエントにおけるドナー由来の集団に、コロニー形成成功、コロニー形成失敗、またはコロニー形成未確定の表現型を割り当てる方法の概要を示すフローチャート。

追加ファイル3.
メタゲノムSRAのアクセッション番号と、配列決定され、コアアセンブリおよびMAGにマップされたメタゲノミックショートリード数。

追加ファイル4.
a MAGsの要約統計量および分類学的割り当て。 b および c FMTメタゲノムにおけるドナーAおよびドナーB MAGsの検出。 d および e グローバルな腸内メタゲノムにおけるドナーAおよびドナーB MAGsの検出。 h および i FMTメタゲノムにおけるドナーAおよびドナーB MAGシングルコピーコア遺伝子の平均非アウトライヤーカバレッジ。

追加ファイル5.
17カ国の腸内メタゲノムのアクセッション番号。

追加ファイル6.
A：適応的な生態学的力が微生物コロニー形成の主要な推進力であること、B：健康な個体で通常見られる微生物集団の機能アノテーションを持つ遺伝子数を減少させるアノテーションバイアスに関する考察。

追加ファイル7.
aおよびb FMTメタゲノムで検出されたドナーAおよびドナーBのMAG亜集団の数 cおよびd FMTメタゲノムにおけるドナーAおよびドナーBのMAGの亜集団構成。

追加ファイル8.
移植に使用された便検体におけるMAG/レシピエントペアのコロニー形成の結果と第2四分位群および第3四分位群におけるMAGの平均カバー率。

追加ファイル9.
a. 高代謝性独立集団と低代謝性独立集団の分類学的割り当てとゲノムサイズの推定値 b. 高代謝性独立集団と低代謝性独立集団のKEGGモジュール完全性情報 c. 高代謝性独立集団と低代謝性独立集団の生のKEGGモジュール濃縮情報。d 高代謝物独立性集団で濃縮された33のモジュールのKEGGモジュール濃縮度とカテゴリー情報 eとf 高代謝物独立性集団で濃縮された33のモジュールの高代謝物独立性集団と低代謝物独立性集団のすべてにおける完全性情報。

追加ファイル10.
a 健常人とIBD患者のゲノムのリスト。

追加ファイル11.
レビュー履歴。

権利と許可
本論文は、クリエイティブ・コモンズ表示4.0国際ライセンスの下でライセンスされており、原著者および出典に適切なクレジットを与え、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスへのリンクを提供し、変更が加えられた場合はその旨を示す限り、いかなる媒体または形式においても、使用、共有、翻案、配布、複製を許可する。この記事に掲載されている画像やその他の第三者の素材は、その素材へのクレジット表記に別段の記載がない限り、記事のクリエイティブ・コモンズ・ライセンスに含まれています。この記事のクリエイティブ・コモンズ・ライセンスに含まれていない素材で、あなたの意図する利用が法的規制によって許可されていない場合、あるいは許可された利用を超える場合は、著作権者から直接許可を得る必要があります。このライセンスのコピーを閲覧するには、http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。クリエイティブ・コモンズ・パブリック・ドメインの権利放棄（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）は、データへのクレジット表記に別段の記載がない限り、この記事で利用可能となったデータに適用されます。

転載と許可

この記事について
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この記事の引用
Watson, A.R., Füssel, J., Veseli, I. et al. Metabolic independence drives gut microbial colonization and resilience in health and disease. Genome Biol 24, 78 (2023). https://doi.org/10.1186/s13059-023-02924-x

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受領
2022年07月03日

受理
2023年04月07日

出版
2023年4月17日

DOI
https://doi.org/10.1186/s13059-023-02924-x

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キーワード
糞便微生物叢移植
ヒト腸内細菌叢
微生物コロニー形成
微生物代謝
代謝の独立性
ゲノムバイオロジー
ISBN: 1474-760x

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